【摘 要】
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目的 由于DWI-Alberta卒中项目早期CT评分(DWI-ASPECTS)与临床医师评分在急性缺血卒中患者应用中均存在缺陷,文中旨在采用自动化评分(eDWI-ASPECTS)软件,并与不同年资神经放
【机 构】
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210002 南京,南京大学医学院附属金陵医院(东部战区总医院)放射诊断科;221004 徐州,徐州医科大学医学影像学院;100080 北京,深睿医疗人工智能研究院
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目的 由于DWI-Alberta卒中项目早期CT评分(DWI-ASPECTS)与临床医师评分在急性缺血卒中患者应用中均存在缺陷,文中旨在采用自动化评分(eDWI-ASPECTS)软件,并与不同年资神经放射科医师评估作对比,验证eDWI-AS-PECTS的评估效能.方法 回顾性分析2010年7月至2019年12月东部战区总医院神经内科309例入院并被诊断为大脑中动脉(Middle Cerebral Artery,MCA)供血区缺血性卒中的患者.使用基于机器学习的eDWI-ASPECTS进行评分,以及两名高年资和低年资(分别具有15年、5年神经影像方面的临床经验)的神经放射科医师分别进行评分.根据梗死发生的部位分为3个组:皮质组,即梗死在皮层区域(岛叶及M1-M6);深部组,即梗死部位在白质区及基底节区(尾状核、豆状核、内囊);混合组,即累及皮层、皮层下及深部区域.采用组内相关系数(ICC)、Cohen′s Kappa系数分别评估总体、医师之间以及医师与eD-WI-ASPECTS之间的一致性,并将ASPECTS二分类后进一步评估医师与eDWI-ASPECTS的一致性.结果 对于总体数据,低年资与高年资医师之间、低年资医师与eDWI-ASPECTS、高年资与eDWI-ASPECTS一致性较好(ICC=0.94、0.91、0.93).皮质组一致性最好(P<0.05),而深部组及混合组的一致性下降,混合组一致性最差(P<0.05).二分法评估结果:eDWI-ASPECTS与低年资医师(kappa=0.71,P<0.05)、eDWI-ASPECTS与高年资医师(kappa=0.76,P<0.05)、医师之间(kappa=0.79,P<0.05)显示一致性均达到较好水平.结论 eDWI-ASPECTS与医师一致性较好,为急性缺血性卒中患者的诊断和治疗提供了标准化的评估工具;但是,不同梗死部位会影响到医师与eDWI-ASPECTS的一致性.
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